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2014—2016年四川盆地重污染大气环流形势特征分析 被引量：32
1
作者 蒋婉婷 谢汶静 +3 位作者 王碧菡 王式功 龙启超 廖婷婷 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期180-188,共9页
利用2014—2016年四川盆地7个主要城市国家环境空气监测子站资料,结合2015—2016年MICAPS常规气象数据、NECP和ERA Interim再分析资料,统计分析四川盆地细颗粒物(PM_(2.5))浓度时间分布特征及重污染期间的气象要素和环流背景.结果发现,2... 利用2014—2016年四川盆地7个主要城市国家环境空气监测子站资料,结合2015—2016年MICAPS常规气象数据、NECP和ERA Interim再分析资料,统计分析四川盆地细颗粒物(PM_(2.5))浓度时间分布特征及重污染期间的气象要素和环流背景.结果发现,2014—2016年四川盆地大气重污染主要发生在冬季,重污染日数分别为41、30和16 d,呈逐年降低的趋势.大气重污染期间,温度廓线出现多层逆温,逆温层大多出现在近地面925 hPa以下和700～600 hPa之间.四川盆地大气重污染主要对应两种环流形势,一种为500 hPa高空盛行西风气流,850 hPa高空等值线稀疏,另一种为四川盆地受到500 hPa高空槽后西北气流控制,地面为弱高压.以上两种环流形势下,四川盆地850 hPa高空附近气压梯度小,污染物不易扩散,导致重污染天气发生.本研究结论可为四川盆地大气重污染预报预警提供科学依据. 展开更多
关键词 四川盆地 重污染 逆温层 环流形势
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2014年10月北京市4次典型空气重污染过程成因分析 被引量：98
2
作者 程念亮 李云婷 +4 位作者 张大伟 陈添 徐文帅 孙峰 董欣 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2015年第2期163-170,共8页
采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对2014年10月北京市4次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析.结果表明,京津冀区域稳定的气象条件是形成空气重污染的主要原因,4次重污染过程大气条件均不利于污染物扩... 采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对2014年10月北京市4次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析.结果表明,京津冀区域稳定的气象条件是形成空气重污染的主要原因,4次重污染过程大气条件均不利于污染物扩散,表现为大气层结稳定,近地层逆温（平均逆温强度为2.26℃/100 m）明显,风速（平均值为1.52 m/s）小,相对湿度（平均值为80.75%）大.在4次重污染过程中8—11日污染最重,ρ（Pm^2.5）日均值平均为264μg/m^3,并且区域输送对北京贡献率最大,平均值为63.75%;24—25日污染程度次之,逆温最强,逆温强度达5.94℃/100 m;18—20日重污染中北京ρ（Pm^2.5）高值（〉200μg/m^3）区主要集中在该市西北部地区;30—31日污染相对较轻,ρ（Pm^2.5）日均值最高只有154μg/m^3.数值模拟表明,在4次典型重污染过程中,来自南方（包括河北、河南和山西西部等地）的外来污染物输送对北京Pm^2.5贡献较大,外来贡献率分别在42.36%-69.12%之间,同时北京本地也存在较强的二次无机盐及有机物转化过程. 展开更多
关键词 重污染 成因 逆温 区域输送
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北京冬季一次重污染过程的污染特征及成因分析 被引量：78
3
作者 杨孝文 周颖 +2 位作者 程水源 王刚 王晓琦 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期679-686,共8页
为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_(10)和PM_(2.5)平均质量浓度分别为347.7... 为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_(10)和PM_(2.5)平均质量浓度分别为347.7μg/m^3和222.4μg/m^3,均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)中规定的日均二级浓度限值.重污染时段PM_(2.5)中NH_4^+、NO_3^-和SO_4^(2-)质量浓度之和占PM_(2.5)质量浓度的44.0%,OC/EC的平均比值为5.44,说明二次无机离子和有机物对此次污染过程中PM_(2.5)贡献较大.稳定的大气环流背景场、高湿度低风速的地面气象条件和低而厚的逆温层导致北京地区大气层结稳定,加上北京三面环山的特殊地形结构,是造成此次大气重污染过程的主要原因. 展开更多
关键词 重污染 PM2.5 化学组分 污染特征 北京市
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北京地区冬季典型PM_(2.5)重污染案例分析 被引量：76
4
作者 孙峰 张大伟 +4 位作者 孙瑞雯 董欣 王欣 王占山 程念亮 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1-12,共12页
对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染... 对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。 展开更多
关键词 PM2.5 重污染 气象影响 污染传输 组分分析
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2013年1月北京市一次空气重污染成因分析 被引量：61
5
作者 程念亮 李云婷 +3 位作者 张大伟 聂滕 邱启鸿 徐文帅 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1154-1163,共10页
采用数值模式与观测资料相结合的方式，对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析．结果表明，重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m^-3；重污染过程与当地气象... 采用数值模式与观测资料相结合的方式，对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析．结果表明，重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m^-3；重污染过程与当地气象条件密切相关，稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景，风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因；重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53％～69％之间且存在明显的二次转化，区域输送起着更为重要的作用；气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用，因此需要加强对重污染预警预报研究，以有效预防和控制空气重污染． 展开更多
关键词 重污染 PM2.5 WRF 逆温 北京市
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儒家文化与重污染企业绿色并购 被引量：56
6
作者 潘爱玲 王慧 邱金龙 《会计研究》 CSSCI 北大核心 2021年第5期133-147,共15页
绿色并购是重污染企业响应国家生态文明战略、实施绿色转型的重要方式。本文基于2010—2018年重污染企业的并购数据研究儒家文化对重污染企业绿色并购行为的影响,并考察其作用机理。研究发现,重污染企业受到儒家"天人合一"&qu... 绿色并购是重污染企业响应国家生态文明战略、实施绿色转型的重要方式。本文基于2010—2018年重污染企业的并购数据研究儒家文化对重污染企业绿色并购行为的影响,并考察其作用机理。研究发现,重污染企业受到儒家"天人合一""义利观"和"慎独内省"思想的影响越深,越倾向于进行绿色并购。机理检验发现,儒家文化潜移默化提高了重污染企业管理者的绿色发展意识、社会责任意识以及环境自律意识,从而推动了重污染企业的绿色并购和转型发展。进一步检验表明,儒家文化驱动下的绿色并购兼具环保效益和经济效益。本文从传统文化的视角丰富了绿色并购驱动因素的相关研究,也为政府部门采取相应措施推进重污染企业绿色转型提供了决策参考。 展开更多
关键词 绿色并购 儒家文化 重污染企业
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京津冀区域PM2.5及二次无机组分污染特征研究 被引量：55
7
作者 贾佳 韩力慧 +2 位作者 程水源 张晗宇 吕喆 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第3期801-811,共11页
选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_(2.5)组分中二次无机水溶性离子(SNA)浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_(2.5)和... 选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_(2.5)组分中二次无机水溶性离子(SNA)浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_(2.5)和SNA质量浓度的贡献.结果显示:3个城市PM_(2.5)质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+浓度极大值同时出现在冬季,PM_(2.5)化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM_(2.5)比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO_3^-的贡献整体高于SO_4^(2-)和NH_4^+.交通源、居民源和工业源对PM_(2.5)、SO_4^(2-)和NO_3^-浓度贡献最高,NH_4^+主要来自居民源的排放. 展开更多
关键词 二次无机水溶性离子 PM2.5 重污染 CAMX
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成都市大气细颗粒物组成和污染特征分析(2012—2013年) 被引量：54
8
作者 陈源 谢绍东 罗彬 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期1021-1031,共11页
为了解成都市大气细颗粒物的污染特征,于2012年5月—2013年5月在成都市城区开展了每6 d采集1次样品的长期颗粒物观测.利用十万分之一分析天平、热光碳分析仪、离子色谱、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分别分析了颗粒物样品的质量浓度、... 为了解成都市大气细颗粒物的污染特征,于2012年5月—2013年5月在成都市城区开展了每6 d采集1次样品的长期颗粒物观测.利用十万分之一分析天平、热光碳分析仪、离子色谱、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分别分析了颗粒物样品的质量浓度、有机碳/元素碳、水溶性离子、无机元素等,同步收集了污染物在线观测数据、气象数据和卫星遥感数据.结果表明,采样期间,成都市可吸入颗粒物(PM10)和细粒子(PM2.5)浓度颗粒物浓度分别高达(129.7±76.4)和(91.6±54.3)μg·m-3,PM2.5中以二次无机离子(SNA,43.6%)和有机物(OM,31.2%)污染最为突出,其次为土壤组分(Soil,13.8%)、元素碳(EC,5.0%)和微量元素(Trace,0.8%);1月、3月、5月和10月是污染较重的月份.通过比较揭示了不同污染源影响下的典型污染特征.生物质燃烧期间,成都城区PM2.5浓度达214.3μg·m-3,PM2.5/PM10比达0.89,其中OM贡献增加至57.2%,K+浓度达8.7μg·m-3,OC/EC比达8.3,SNA比重下降;而沙尘传输期间,PM2.5浓度为122.6μg·m-3,仅占PM10浓度的0.28,PM2.5中土壤组分比例剧增至77.3%,SNA和无机元素的比重明显下降;静稳天气下PM2.5浓度为261.0μg·m-3,各组分比重并无明显变化,硝酸盐和铵盐比例稍有增加. 展开更多
关键词 细颗粒物(PM2.5) 长期观测 颗粒物组成 重污染 成都
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沙尘天气对北京大气重污染影响特征分析 被引量：47
9
作者 张志刚 矫梅燕 +4 位作者 毕宝贵 赵琳娜 高庆先 郭敬华 任阵海 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期309-314,共6页
利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物.分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等.利用2000—2005年... 利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物.分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等.利用2000—2005年北京及周边地区环境监测、卫星遥感以及气象等数据,对沙尘天气影响北京城区大气中ρ（PM10）进行分析发现,ρ（沙尘粒子）约占ρ（PM10）的1%13%;沙尘天气的影响区域逐渐加重的顺序为前门〈古城〈车公庄〈农展馆〈东四〈天坛〈奥体中心〈定陵;沙尘天气下ρ（PM10）具有双峰型特征,细粒子（PM2.5）质量浓度的增加对人体健康影响极为不利. 展开更多
关键词 沙尘天气 重污染 沙尘粒子 影响
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我国特高压的特有技术问题 被引量：40
10
作者 关志成 张福增 +2 位作者 王国利 龙彪 王黎明 《电力设备》 2006年第1期1-4,共4页
我国能源分布和负荷中心分布极不平衡,随着电力需求的持续增加,在我国电网中发展和建设特高压输电是必然趋势。与其他国家相比,我国特高压输电面临一些特殊问题,如高海拔和重污秽等。文章在我国现已开展的研究工作的基础上,结合这些特... 我国能源分布和负荷中心分布极不平衡,随着电力需求的持续增加,在我国电网中发展和建设特高压输电是必然趋势。与其他国家相比,我国特高压输电面临一些特殊问题,如高海拔和重污秽等。文章在我国现已开展的研究工作的基础上,结合这些特殊问题,分别归纳了我国建设1000kV级交流和±800kV级直流输变电工程中需解决的一些特有技术问题,如高海拔地区的空气间隙放电特性、绝缘子污闪特性和交流电晕问题,以及高海拔地区直流绝缘子污闪特性等。同时论述了特高压交直流输电线路采用复合绝缘子的必要性和可行性。 展开更多
关键词 电力系统 电网 特高压 高海拔 重污秽 复合绝缘子
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一次重污染过程及其边界层气象特征量分析 被引量：44
11
作者 李二杰 刘晓慧 +1 位作者 李洋 赵玉广 《干旱气象》 2015年第5期856-860,873,共6页
针对2013年12月14~25日出现的区域性重污染过程,采用Hysplit后推气团轨迹模式分析了污染形成源,利用污染中心邢台的探空、地面数据计算了大气稳定度、混合层高度、逆温等气象特征量,并对混合层高度、相对湿度、能见度与PM2.5浓度进行了... 针对2013年12月14~25日出现的区域性重污染过程,采用Hysplit后推气团轨迹模式分析了污染形成源,利用污染中心邢台的探空、地面数据计算了大气稳定度、混合层高度、逆温等气象特征量,并对混合层高度、相对湿度、能见度与PM2.5浓度进行了相关分析。结果表明：此次重污染以局地排放为主要形成源,河北省中南部地区大气层结偏稳定,逆温层厚（平均230 m）、强度大（平均2.34℃/100 m）、混合层高度低（平均618 m）是影响污染程度的重要因素;PM2.5浓度与混合层高度呈现负相关（R=-0.80）,与能见度呈指数相关（R=-0.77）,与相对湿度呈弱的正相关（R=0.62）。 展开更多
关键词 重污染 气团轨迹 混合层高度 逆温 相对湿度 能见度
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北京冬季一次重污染过程PM(2.5)中水溶性无机盐的变化特征 被引量：40
12
作者 金鑫 程萌田 +3 位作者 温天雪 唐贵谦 王辉 王跃思 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期783-790,共8页
为了解北京冬季重污染过程大气颗粒物化学特性,利用高时间分辨率实时在线细粒子快速捕集及化学成分分析系统(RCFP-IC)对2011年2月18—24日发生的一次重污染过程PM2.5中水溶性无机离子浓度变化进行了在线观测.结合颗粒物质量浓度、气态... 为了解北京冬季重污染过程大气颗粒物化学特性,利用高时间分辨率实时在线细粒子快速捕集及化学成分分析系统(RCFP-IC)对2011年2月18—24日发生的一次重污染过程PM2.5中水溶性无机离子浓度变化进行了在线观测.结合颗粒物质量浓度、气态污染物浓度及气象资料,对此次污染过程中污染物的化学成分变化特征进行了详细分析.结果表明,此次北京冬季重污染4 d中颗粒物污染严重;总水溶性无机离子平均质量浓度151.31μg·m-3,占PM2.5相对比例54%,其中NO3-、SO24-和NH4+质量浓度占总水溶性无机离子质量浓度91%,二次离子污染非常严重;硝酸根氧化率(NOR)和硫酸根氧化率(SOR)结果显示NO3-与SO24-主要通过非均相反应生成,水溶性无机盐存在形态以NH4HSO4和(NH4)2SO4为主;重污染期K+和Cl-质量浓度显著升高,Mg2+和Ca2+质量浓度下降;阳、阴离子电荷比(C/A)重污染平均值为0.8,细粒子偏酸性. 展开更多
关键词 重污染 水溶性无机离子 C/A SOR NOR
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西安冬季重污染过程PM_(2.5)理化特征及来源解析 被引量：39
13
作者 曹宁 黄学敏 +1 位作者 祝颖 刘焕武 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期32-39,共8页
基于单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法(PMF)对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染... 基于单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法(PMF)对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染过程中细颗粒物主要类型为有机碳(OC)、元素碳(EC)、混合碳(ECOC)、富钾(K)、钠-钾(Na-K)、有机胺(amine)、矿尘(dust)和重金属(HM),其主要来源为燃煤(24.9%),二次(29.3%),工业(19.3%),交通(13.3%),生物质燃烧(5.2%)和扬尘(1.9%).通过对比分析不同污染过程细颗粒物的理化特征,发现高湿度,低风速的不利气象条件和供暖及工业生产导致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染过程的主因. 展开更多
关键词 细颗粒物 重污染 化学组成 污染特征 来源解析
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河北重度污染天气分型及其气象条件特征 被引量：39
14
作者 赵娜 马翠平 +1 位作者 李洋 于智强 《干旱气象》 2017年第5期839-846,856,共9页
利用2013—2016年河北省196个环境观测站资料和气象资料对河北省易出现重污染的天气形势进行天气学分型:辐合型、回流型、均压场型、高压后部型、西北高压型、北高型,其中西北高压型出现频率最高,均压场型次之,回流型出现频率最低。通... 利用2013—2016年河北省196个环境观测站资料和气象资料对河北省易出现重污染的天气形势进行天气学分型:辐合型、回流型、均压场型、高压后部型、西北高压型、北高型,其中西北高压型出现频率最高,均压场型次之,回流型出现频率最低。通过对河北省3个代表站2014—2016年秋冬季混合层高度、静稳天气指数及小风日数与污染物浓度的统计,分析得到3种指数与大气污染有很好的相关性,即混合层高度越低、静稳天气指数值越大、小风日数越多,越容易出现空气污染。另外通过对比不同类型重污染天气下混合层高度和静稳指数数值,得出天气分型与气象特征量的对应关系:北高型最稳定,西北高压型最容易被破坏。 展开更多
关键词 重度污染 天气分型 气象条件
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2013—2016年天气形势对北京秋季空气重污染过程的影响 被引量：35
15
作者 高庆先 李亮 +1 位作者 马占云 黄炳博 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期173-183,共11页
我国北方秋冬季节的空气重污染过程已经成为影响人们生活的重大环境事件,不仅受到公众和科研工作者的广泛关注,也已成为各地各部门政策制订者最为重视的关键问题之一.针对众说纷纭的空气重污染过程的形成机理、治理方案、控制对策等,利... 我国北方秋冬季节的空气重污染过程已经成为影响人们生活的重大环境事件,不仅受到公众和科研工作者的广泛关注,也已成为各地各部门政策制订者最为重视的关键问题之一.针对众说纷纭的空气重污染过程的形成机理、治理方案、控制对策等,利用2013—2016年秋季(9—11月)中国环境监测总站公布的逐时空气质量监测数据,重点对北京奥体中心站的空气重污染过程的演变进行了分析.结合中国气象局发布的天气形势分析图,系统地分析了我国4 a来秋冬季节出现大范围空气重污染过程的气候背景.结果表明:秋季我国东北和华北地区出现持续时间长、影响范围广的空气重污染过程,除了排放源的影响之外,天气形势同样起着重要作用.2013—2016年秋季北京奥体中心的PM_(2.5)污染状况仍以优良天气为主,其间中度及以上污染的持续时间虽然不长,但其影响〔高ρ(PM_(2.5))〕也不容忽视.秋季北京奥体中心ρ(PM_(2.5))日均值超标(二级)日数占25.8%,其中2014年最为严重,超标日数达44 d,占37.4%.通过对空气重污染过程与我国传统节气的对比分析发现,入秋后我国北方首次出现持续48 h以上的空气重污染过程分别是在秋分和寒露两个节气,而最严重的空气重污染过程则出现在寒露和霜降两个节气.从时间序列来看,4 a来北京奥体中心ρ(PM_(2.5))没有特别显著的改善,优良时数占60%左右,而中度以上的污染时数则维持在25%左右,但严重污染事件〔ρ(PM_(2.5))≥250μg/m^3〕的有效时数则有明显的变化.此外,白天污染物的浓度明显低于夜晚.研究还发现,西伯利亚高压指数的异常偏低往往会导致持续时间长、影响范围广和污染强度强的重度污染事件. 展开更多
关键词 北京 秋季 重污染 天气形势
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乌鲁木齐市重污染天气与气象因素变化的影响分析 被引量：33
16
作者 黄忠 《干旱环境监测》 2005年第3期154-157,共4页
利用乌鲁木齐市近年来的空气污染监测资料和同期气象观测资料,研究乌鲁木齐市重污染天气的变化特征及其与气象条件的关系,并从气象特点、局地因子等方面的变化分析污染严重的成因,进一步研究造成重污染的物理机制,为今后乌鲁木齐市空气... 利用乌鲁木齐市近年来的空气污染监测资料和同期气象观测资料,研究乌鲁木齐市重污染天气的变化特征及其与气象条件的关系,并从气象特点、局地因子等方面的变化分析污染严重的成因,进一步研究造成重污染的物理机制,为今后乌鲁木齐市空气污染综合治理提供科学依据与建议。 展开更多
关键词 环境 气象 重污染 因素
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2015年冬季京津冀两次重污染天气过程气象成因 被引量：32
17
作者 吕梦瑶 张恒德 +4 位作者 王继康 江琪 刘超 张碧辉 李青春 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2748-2757,共10页
为了分析京津冀地区2015年11月27日12月1日和12月19日25日这2次重污染过程,从环流形势、大气稳定度条件、动力条件、水汽条件、近地层风场输送等几个方面对重污染天气的形成机制展开分析,结果表明:这2次重污染天气过程均属于静稳型,津... 为了分析京津冀地区2015年11月27日12月1日和12月19日25日这2次重污染过程,从环流形势、大气稳定度条件、动力条件、水汽条件、近地层风场输送等几个方面对重污染天气的形成机制展开分析,结果表明:这2次重污染天气过程均属于静稳型,津京冀各地重度以上污染时长均超过50%.在大范围静稳形势存在时,过程一期间边界层内的垂直扩散条件较过程二偏弱,过程一期间地面辐合线位置偏北且维持不动,过程二期间辐合线位置偏南且略微南北摆动,导致了2次过程重污染区域和污染增长速率的不同.对北京而言,过程一前期降雪融化提供了有利水汽条件,弱偏南风有利于污染物和水汽的输送,混合层高度持续异常偏低(京津冀平均混合层高度339m)、过程期间伴随弱下沉运动(0~2Pa/s)、多层逆温(且厚度大)造成日变化不明显,地面辐合线在北京中部维持等多重因素,使得污染浓度极高,北京地区PM2.5峰值浓度达593μg/m^3.过程二前期采取了减排措施,能见度和PM2.5日变化大、污染发展较过程一前期平缓;后期不利气象条件叠加污染排放,导致了PM2.5爆发式增长,其中邢台PM2.5峰值浓度达70μg/m^3,增长率超过7.2μg/(m^3.h). 展开更多
关键词 京津冀 重污染 静稳天气 辐合线
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北京地区两次重污染过程中PM_(2.5)浓度爆发性增长及维持的气象条件 被引量：30
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作者 吴进 李琛 +2 位作者 孙兆彬 王华 马小会 《干旱气象》 2017年第5期830-838,共9页
基于京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM_(2.5)浓度演变的气象条件。结果表明:气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用... 基于京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM_(2.5)浓度演变的气象条件。结果表明:气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用。北京地区12月19—20日PM_(2.5)浓度出现爆发性增长,小时浓度在8 h内上升201μg·m^(-3),主要是边界层南风分量由地面增厚至700 m,700 m以上弱下沉抑制作用,结合地面辐合线维持所致;20—21日北京地区PM_(2.5)浓度维持高值且无日变化,是由于低空1.5 km出现弱回暖,逆温层显著增厚增强且无明显日变化,导致高浓度气溶胶无法有效扩散。综合来看,2016年12月16—21日污染物浓度爆发性增长的原因以外源性污染物输送为主;2017年1月3—4日污染物浓度爆发性增长原因与局地极端不利扩散条件及污染排放等其他因素有关。 展开更多
关键词 重污染 爆发性增长 边界层南风分量厚度 地面辐合线 逆温层
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北京大气重污染过程PM_(10)中水溶性盐的研究 被引量：27
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作者 张凯 王跃思 +3 位作者 温天雪 胡波 刘广仁 Meslmani Yousef 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期385-389,共5页
利用大气颗粒物快速捕集及化学成分在线分析系统,观测了2004年秋季北京出现的一次长时间严重污染天气过程中PM10的水溶性无机盐浓度的变化.结果表明,PM10中总水溶性无机盐浓度在这次重污染过程中升高了4.7倍.硝酸盐、硫酸盐、铵盐的浓... 利用大气颗粒物快速捕集及化学成分在线分析系统,观测了2004年秋季北京出现的一次长时间严重污染天气过程中PM10的水溶性无机盐浓度的变化.结果表明,PM10中总水溶性无机盐浓度在这次重污染过程中升高了4.7倍.硝酸盐、硫酸盐、铵盐的浓度分别升高7.9,4.1,5.4倍,这3种无机盐的日变化在污染期和非污染期有明显差异.污染期SO2、NOx向SO42-、NO3-转化率明显高于非污染期. 展开更多
关键词 重污染 PM10 硝酸盐 硫酸盐 铵盐
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辽宁空气中度污染和重污染天气类型分析 被引量：28
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作者 杨洪斌 李元宜 +2 位作者 邹旭东 张云海 李英志 《气象与环境学报》 2009年第6期15-17,共3页
统计分析了2005—2009年辽宁省14个城市5种污染物逐日的污染指数API数据,基于东北低压型、南大风型、干冷锋北大风型和夏秋大雾型4种易形成辽宁地区沙尘污染的天气类型,对污染天气类型进行归类统计分析。结果表明:重污染和中度污染天气... 统计分析了2005—2009年辽宁省14个城市5种污染物逐日的污染指数API数据,基于东北低压型、南大风型、干冷锋北大风型和夏秋大雾型4种易形成辽宁地区沙尘污染的天气类型,对污染天气类型进行归类统计分析。结果表明:重污染和中度污染天气中PM10污染所占比例最高,污染天气类型主要是干冷锋北大风型。 展开更多
关键词 重污染 中度污染 污染指数API 天气分型 归类统计
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